【摘 要】
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目的:研究基于正位定位片准确预估胸部CT扫描范围的可行性,并开发一个基于深度学习算法的模型来智能确定胸部CT扫描范围,将其性能与放射科医生进行比较。方法:本研究收集了浙江省人民医院2019年11月至2020年5月共1984例胸部低剂量CT检查患者的临床资料,包括人口统计学资料和胸部CT图像数据等。根据性别和年龄将患者分为12个亚组（女性:20至30岁,30至40岁,40至50岁,50至60岁,60
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目的:研究基于正位定位片准确预估胸部CT扫描范围的可行性,并开发一个基于深度学习算法的模型来智能确定胸部CT扫描范围,将其性能与放射科医生进行比较。方法:本研究收集了浙江省人民医院2019年11月至2020年5月共1984例胸部低剂量CT检查患者的临床资料,包括人口统计学资料和胸部CT图像数据等。根据性别和年龄将患者分为12个亚组（女性:20至30岁,30至40岁,40至50岁,50至60岁,60至70岁,70岁以上;男性:20至30岁,30至40岁,40至50岁,50至60岁,60至70岁,70岁以上）。从1984例CT扫描中按每个亚组随机抽取50人得到一个600例CT检查的数据集,通过采用图像存档和传输系统的交叉参考功能,在1.25mm层厚的重建图像序列中检测和记录实际CT肺部上边界、CT肺部下边界以及正位定位片解剖标志（右侧肺尖、左侧肺尖、右侧肋膈角、左侧肋膈角）所对应的轴位CT层数,用于探索定位片上关键点与胸部CT实际肺部边界之间的关系。然后,从剩余的1384例CT扫描中选取1144例CT数据集以8:2的比例分为训练集（80%,n=915）和验证集（20%,n=229）,剩余的240例CT数据作为测试集。三名放射科医生通过专业的人工智能数据标注平台（http://warehouse.healthviewcn.com/）对1384例CT定位片进行关键点标注。再使用Simple ITK（http://www.simpleitk.org）和Python（version 3.6）对标注后的训练集及验证集图像进行数据预处理及数据增强。将经过预处理及数据增强后的训练集及验证集数据用于模型的构建。深度学习算法的性能在测试集中使用实际的肺边界和放射技师的扫描范围进行评估。结果:（1）观察性研究数据集、训练集、验证集及测试集之间的基线资料包括性别、年龄均无显著性差异（P＞0.05）。（2）观察性研究数据集显示实际的肺上边界超过正位定位片的最上肺尖0.77±3.32mm（第95百分位数,5mm）;实际的肺下边界超过正位定位片最下肋膈角23.06±17.87mm（第95百分位数,54.9375mm）。（3）正位定位片人工标注的观察者内3mm距离阈值范围的标注点间百分比为100%。观察者两两之间在3mm距离阈值范围内的标注点间百分比为95.83%～98.12%。（4）模型预测正位定位片的关键点在3mm的距离阈值范围内的正确关键点百分比为95.42%～100%。（5）深度学习模型预测的肺部上边界和下边界与实际肺部边界的平均差异分别为4.72±3.15mm和16.50±14.06mm。模型预测的扫描范围较放射科技师手动确定的扫描范围小（298.61±31.24mm vs.314.79±30.81mm;P＜0.001）,且过扫描率低（29.58%vs.57.08%;χ~2=36.957;P＜0.001）。（6）模型预测的扫描范围的模拟辐射剂量低于放射科技师组（0.96±0.4 m Sv vs.1±0.43 m Sv;P＜0.001）,平均剂量减少4.83%。结论:（1）仅使用正位定位片就可以准确预估胸部CT扫描范围。（2）开发的基于深度学习算法的模型可以准确的识别胸部CT正位定位片解剖关键点,并且该模型可以精准有效地预测胸部CT检查的扫描范围。（3）与放射科技师相比,使用模型智能确定的扫描范围可以减少辐射剂量。
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